焦朋勃，黄长强，蔡 佳，丁达理，王 征

（空军工程大学航空航天工程学院，陕西 西安710038）

0 引言

引信是整个武器系统目标识别中的最后一个环节，为了保证己方和友军目标的安全，必须提高引信的目标识别能力，做到非敌方目标不起爆；现代战争遇到的多目标拦截问题，也要求引信具有从多个目标中识别特定目标的功能，以保证导弹掠过非攻击目标时不提前作用［1］。同时，战场环境日趋复杂，各种干扰源的存在容易使引信形成虚假目标，导致误判，提前起爆。单一传感器的引信系统已经不能满足作战的要求，取而代之的将是以多传感器为基础的复合引信。采用多传感器的复合引信可以使每个传感器发挥各自的探测优势［2］，在复杂的战场环境下获取更多的目标信息，从而为引信起爆战斗部提供可靠的信号。红外、激光和毫米波是目前应用最广泛的三类传感器，三者对目标的探测各有特点，获得的目标识别信息可靠性不同，所以有必要将结果进行融合，以期获得较精确的识别结果［3］。目前对于多模复合引信目标识别方法，大多文献只作笼统的介绍，具体的方法并不多见。针对此问题，本文在红外、激光和毫米波探测器三类传感器组成的复合引信的基础上，利用D-S证据理论在不确定性推理方面的优势进行信息融合，利用神经网络强大的非线性处理能力和自学习功能构造基本概率赋值［4］，将D-S证据理论和人工神经网络相结合，并提出了基于时空信息融合的复合引信目标识别方法。……